如果您曾经花了几个小时调试一个不应该失败的测试 - 只是因为一个微小的UI变化而发现它会破裂，那么您并不孤单。 Gopinath Kathiresan非常了解挫败感。
经过15年以上的软件质量工程（建立框架，领先的全球团队以及指导有抱负的工程师）的工作，他注意到了令人不安的模式：虽然软件开发却急剧发展，但测试实践却没有。
因此，他写了他希望自己在旅途中早些时候的书。
超越QE代码：AI驱动的测试自动化科学为工程师如何利用人工智能创造更智能，更具弹性和更可扩展的测试策略，提供了一种实用，前瞻性的看法。
“我们已经进行了多年的自动测试，”戈皮纳特说，“但这仍然太僵硬了。我们需要适应我们的软件来适应，学习和发展的自动化。”
从反应到预测
这本书不仅批评了旧方法，还映射了前进的道路。 Gopinath列出了预测性测试自动化，AI驱动的缺陷检测以及自我修复脚本如何改变现代团队确保质量的方式。
这不仅仅是理论。这本书借鉴了Netflix，Google，Microsoft和Tesla等公司的现实实现，从而显示了AI的规模如何重塑测试。
目标？为了帮助团队停止花费时间维护片状测试脚本，并开始构建真正支持快速开发的更智能系统。
获得安静的动力
尽管超越QE代码尚未成为头条新闻，它开始对软件质量界产生影响。读过它的工程师正在利用这些想法重新考虑测试如何适合现代CI/CD环境。
它也已成为指导设置中的有用资源，尤其是通过诸如Adplist之类的平台，Gopinath经常在该平台上指导早期职业工程师，希望超越手动测试或遗产工具。
“这不是开处方方法，”他说。“这是关于鼓励工程师接受智能，AI驱动的测试的信心。”
一种新型的测试工程师
这本书的关键主题之一是AI在这里不取代测试人员，而是在这里提升他们。 Gopinath介绍了AI测试工程师- 可以指导智能测试系统，预测故障模式并将质量保证转变为真正的领导角色的人。
“我们正在从测试执行到测试智能，”他解释说。“这种转变使团队可以在不牺牲信任的情况下更快地运送。”
准备探索下一步了吗？
无论您是在片状测试维护中膝盖深处还是刚开始探索测试自动化，超越QE代码提供一些有价值的东西：通往更具弹性，适应性和前瞻性的质量检查策略的路线图。
这本书可用亚马逊，Gopinath继续通过支持AI驱动的策略来重新定义质量如何内置到现代软件中，从而突破软件测试的界限 - 使测试更聪明，而不仅仅是更快。
